AIエージェントの進化が分からない？秘書で理解する3段階

1 Function Calling → MCP → MCP Apps の進化を「秘書」で理解する
2 この記事で持ち帰ってほしいこと
3 Part 0: AIエージェントとは
- 3.1 身近な例：検索機能
4 秘書のたとえで説明します
5 Part 1: Function Calling（2023年6月〜）
6 Part 2: MCP（2024年11月〜）
7 Part 3: MCP Apps（2025年11月〜）
8 まとめ：3段階の進化
- 8.1 歴史年表
9 「アプリに行く」時代から「アプリが来る」時代へ

Function Calling → MCP → MCP Apps の進化を「秘書」で理解する

ども！龍ちゃんです。

今回は「AIが道具を使えるようになった歴史」を紹介します。Function Calling、MCP、MCP Apps という3つのキーワードを押さえておけば、AIエージェントの進化がスッキリ理解できるようになります。

技術的な詳細よりも「なぜこの技術が生まれたのか」という背景を重視して、できるだけ分かりやすく説明していきます。

この記事はLTで発表した内容をベースにしています。
動画で見たい方はこちら: YouTube – AIは道具をどう使えるようになったか

この記事で持ち帰ってほしいこと

3つのキーワードを覚えてください。

#	キーワード	一言で
1	Function Calling	AIが道具を使えるようになった起点
2	MCP	道具の使い方の共通規格
3	MCP Apps	結果をビジュアルで見せてくれる

この3つの進化を追うことで、「AIエージェント」が何をしているのか理解できるようになります。

Part 0: AIエージェントとは

まず「AIエージェント」という言葉を整理しておきましょう。

従来のAIは「話し相手」でした。質問に答える、文章を書く、といった会話が中心です。

AIエージェントは「秘書」です。自分で考えて、道具を使って、仕事をしてくれます。

情報を調べる
ファイルを作る
予定を入れる

こうした「行動」ができるようになったのが、AIエージェントの特徴です。

身近な例：検索機能

Claude、Gemini、ChatGPTで使える「検索」機能を思い浮かべてください。

ユーザー: 「今日の東京の天気は？」
    ↓
AI: （何を検索すべきか考える）
    ↓
AI: 検索を実行
    ↓
AI: 「今日の東京は晴れ、最高気温12度です」

これがまさに「考えて、道具を使って、仕事をする」AIエージェントの動きです。

秘書のたとえで説明します

ここからは「あなた専用の秘書がいる」とイメージしてください。

この秘書がどう進化してきたか、3段階で説明します。

段階	秘書の状態
Function Calling	秘書ごとに専用マニュアルが必要
MCP	マニュアルが共通化された
MCP Apps	マニュアル共通化＋報告形式が追加された

では、それぞれ詳しく見ていきましょう。

Part 1: Function Calling（2023年6月〜）

AIが道具を使えるようになった

2023年6月、OpenAIが「Function Calling」を発表しました。これがAIが道具を使えるようになった起点です。

Before（Function Calling以前）

ユーザー：「天気を調べて」
AI：「晴れだと思います」（※想像で回答）
正確性に欠ける

After（Function Calling以後）

ユーザー：「天気を調べて」
AI：天気APIを呼び出し
AI：「東京は晴れ、気温25℃です」（※実際のデータ）
正確なデータ

これで、AIが「想像」ではなく「実際のデータ」に基づいて回答できるようになりました。

この時代の課題

ただし、Function Callingには課題がありました。

各社がそれぞれ独自の形式を採用していたんです。

OpenAI → 独自の形式
Claude → 独自の形式
LangChain → 独自の形式

全部に対応するの大変…

ツールを作る側からすると、「OpenAI用」「Claude用」と個別に対応しなければならず、コストがかかりました。

秘書のたとえ ①

秘書ごとに専用マニュアルが必要

「この秘書にはこのマニュアル」「あの秘書には別のマニュアル」と個別に用意しなければならない状態です。

秘書Aには「マニュアルA」
秘書Bには「マニュアルB」
秘書ごとにマニュアルが違う

→ 頼む側が大変

Part 2: MCP（2024年11月〜）

共通規格の誕生

2024年11月、Anthropicが「MCP（Model Context Protocol）」を発表しました。

これは「道具の使い方の共通規格」です。公式サイト（modelcontextprotocol.io）では、仕様やSDK、サンプル実装が公開されています。

Before（MCPなし）

AIごとに専用の連携プログラムが必要
ツールが増えるごとにコストが増大

After（MCPあり）

共通の規格でどのAIからも接続可能
一度用意すれば使いまわせる

USBケーブルをイメージしてください。昔は機器ごとに専用ケーブルが必要でしたが、USBで統一されたことで、どの機器でも同じケーブルで接続できるようになりましたよね。MCPはそれと同じです。

MCPで何が変わった？

できるようになったこと

OpenAI、Claude、Gemini…あらゆるAIが同じ規格でアクセス可能
1つの規格で全部OK

まだ残る課題

報告がテキストのみ（「タスクを作成しました」）
結果を確認するにはアプリ自体へアクセスが必要
画面の切り替えが必要

秘書のたとえ ②

マニュアルが共通化された秘書

「この共通マニュアルで頼めば誰でも同じように動く」状態になりました。

どの秘書にも同じマニュアルで依頼できる
報告は「できました」と口頭のみ
結果は自分で見に行く必要がある

Part 3: MCP Apps（2025年11月〜）

口頭報告 → ビジュアル報告

2025年11月、AnthropicとOpenAIが「MCP Apps」の提案を開始しました。そして2026年1月、Claudeで「Interactive Tools」として正式リリースされました。

Before（MCP）

AI：「タスクを作成しました」（テキストのみ）
ユーザー：「本当に？どんな感じ？」
→ Asanaを開いて確認…ブラウザ起動、ログイン、検索…
確認に手間がかかる

After（MCP Apps）

AI：「タスクを作成しました」
→ その場でAsanaのタスクカードが表示される
ユーザー：「これを少し修正して…」（その場で操作）
その場で確認・操作できる

Claudeの Interactive Tools（2026年1月26日発表）

Claudeで使えるようになったアプリは現在10個です。

アプリ	アプリ	アプリ
Figma	Asana	Slack
Canva	Box	Amplitude
Hex	Clay	monday.com
Salesforce（予定）

これはぜひ、Claudeが出しているYouTubeをのぞいてみてください。めっちゃワクワクしますよ。

参考: Interactive Tools in Claude – Anthropic

秘書のたとえ ③

マニュアル共通化＋報告形式が追加された秘書

「できました」だけでなく、書類を目の前に広げて見せてくれるようになりました。

共通マニュアル＋報告テンプレートが追加
報告と同時に結果が見える
別のアプリを開く必要がない

今後どう変わる？

1. 対応アプリ拡大

Asana、Salesforce（近日公開）、さらに続々…

2. Claude Cowork

チームでの共同作業に、AI + チームがリアルタイム協働する世界へ。

3. パラダイムシフト

今まで：ユーザー → アプリに行く
これから：アプリ → ユーザーのところに来る

AIが統合インターフェースになる時代が来ています。

まとめ：3段階の進化

段階	キーワード	秘書のたとえ
①	Function Calling	秘書ごとに専用マニュアル
②	MCP	マニュアルが共通化
③	MCP Apps	共通化＋報告形式が追加

AIへの仕事の頼み方と、報告の受け取り方が進化したのがこの3段階です。

歴史年表

時期	出来事
2023年6月	OpenAI Function Calling 発表
2024年11月	Anthropic MCP 発表
2025年3月	OpenAI MCP採用
2025年4月	Google MCP採用
2025年12月	Linux Foundation へ寄贈
2026年1月	Interactive Tools 発表